Master's Thesis

App Supporting Strength Sports Training

Final Thesis 11.95 MB

Author of thesis: Ing. Richard Klem

Acad. year: 2023/2024

Supervisor: prof. Ing. Adam Herout, Ph.D.

Reviewer: Ing. Alena Omachtová

Abstract:

This thesis presents a novel approach for strength sports performance analysis using a human pose estimation machine learning model. The implemented solution employs the RTMPose model to estimate keypoints, then derive the barbell position from the wrist coordinates, and compute performance metrics without requiring specific camera angles or visible weight plates.
The proposed method enhances traditional resistance training by providing feedback and performance metrics such as mean velocity.
The solution was proved effective in both gym and home environments, even without barbells.
Extensive experiments demonstrate the robustness and wide usability of the solution.
Comparison with the professional system Qualisys confirms the validity of the application results.

Keywords:

powerlifting, velocity-based training, computer vision, mobile application, human pose estimation, RTMPose, client-server architecture, monocular space calibration

Date of defence

18.06.2024

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaAznamka

Grading

A

Process of defence

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.

Topics for thesis defence

  1. Jak obtížné by bylo upravit aplikaci tak, aby algoritmy počítačového vidění fungovaly přímo na mobilním zařízení? Jaké kompromisy by jste musel udělat z důvodu výkonu mobilních zařízení?
  2. Proběhlo testování s reálnými uživateli? Jak tento proces probíhal?

Language of thesis

English

Faculty

Department

Study programme

Information Technology and Artificial Intelligence (MITAI)

Specialization

Machine Learning (NMAL)

Composition of Committee

prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. František Grézl, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (člen)

Supervisor’s report
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D.

Jedná se o mimořádně kvalitní práci, na které řešitel odvedl mimořádné množství úsilí. Řešitel byl při své práci velice motivovaný a zvídavý a věnoval jí mnoho sil a času.


Technická zpráva je sepsána velice kvalitně a fundovaně a v anglickém jazyce.


Práce byla oceněna odborným panelem přehlídky Excel@FIT.


Doporučuji práci ke všem možným oceněním.

Evaluation criteria Verbal classification
Informace k zadání

Zadání vzniklo z iniciativy řešitele, který se silovým tréninkem výkonnostně zabývá.

Při řešení řešitel odvedl opravdu vysoce nadstandardní množství a při řešení byl motivovaný vlastním zájmem a zvědavostí. Vytvořené řešení je mimořádně kvalitní a může mít před sebou produkční budoucnost.

Aktivita při dokončování

Práce byla dokončena včas a bez problémů a dostatečně konzultována.

Publikační činnost, ocenění

Řešitel se se svou prací zúčastnil přehlídky Excel@FIT, kde získal ocenění odborným panelem.

Práce je připravena pro produkční nasazení v podobě mobilní aplikace pro Android a je pravděpodobné, že ji čeká produkční budoucnost.

Práce s literaturou

Řešitel prostudoval opravdu nadstandardní množství kvalitních literárních pramenů a stal se v oblasti řešené práce opravdu expertem.

Oceňuji, že tak jako ve zbytku práce, i při studiu literatury byl řešitel motivován svojí vlastní zvědavostí a důkladností spíše než nařízením ze strany zadání nebo vedoucího.

Aktivita během řešení, konzultace, komunikace

Řešitel pracoval mimořádně intenzivně po oba semestry a docházel týdně na konzultace a vždy měl pokroky k prezentování. Množství odvedené práce je značně nadstandardní a odvedená práce je velice kvalitní.

Points proposed by supervisor: 98

Grade proposed by supervisor: A

Reviewer’s report
Ing. Alena Omachtová

Je zřejmé, že student je pro téma velmi zapálený a plně se v něm orientuje. Student zvládl komplexní zadání, které zahrnovalo nejen vývoj mobilní aplikace, ale i znalosti v oblasti počítačového vidění. Provedl důkladnou analýzu existujících metod, experimentoval s různými přístupy a implementoval velmi efektivní řešení. Práci hodnotím stupněm A.

Evaluation criteria Verbal classification Points
Rozsah splnění požadavků zadání

Evaluation level: zadání splněno

Rozsah technické zprávy

Evaluation level: je v obvyklém rozmezí

Prezentační úroveň technické zprávy

Kapitoly na sebe logicky navazují, struktura je standardní a text práce je skutečně bohatý na informace. Místy student předpokládá znalost čtenáře v oblasti konvolučních neuronových sítí (str. 13), což by nemuselo být pro všechny čtenáře pochopitelné bez bližšího vysvětlení.

Pozor na použití výrazu "we decided" na více místech, protože by se mělo jednat primárně o práci studenta a ne nikoho dalšího.

Architektura aplikace (str. 42) mohla být popsána detailněji s ukázkou, jaká data vstupují a vystupují, pro lepší pochopitelnost a názornost.

92
Formální úprava technické zprávy

Po formální stránce je práce na vysoké úrovní. Typografie a jazyková úroveň jsou bez zjevných chyb, citace a bibliografické odkazy jsou správně uvedeny a v souladu se standardy. 

100
Práce s literaturou

Práce odkazuje na robustní seznam literatury relevantní k silovému tréninku, návrhu uživatelského rozhraní a strojovému učení, což svědčí o důkladném výzkumu a porozumění dané problematice.

100
Realizační výstup

Výstupem je Android aplikace, která slouží především k zobrazování a ukládání dat. Všechny výpočty probíhají na serveru, který si student sám zprovoznil doma. Výpočty nyní probíhají sekvenčně, což by chtělo ještě vylepšit pro reálné použití více uživateli.

V rozhraní aplikace chybí vysvětlení zkratek metrik MV, MVP, RPE a uvedení jednotek, což může být pro uživatele nesrozumitelné.

Studentovo řešení bylo porovnáno s komerčním systémem Qualisys a ukázalo velmi dobré výsledky.

93
Využitelnost výsledků

Výsledky výzkumu jsou využitelné v různých oblastech silového sportu. Vyvinutá aplikace, založená na modelu RTMPose, byla testována v reálných podmínkách v posilovnách a domácím prostředí. Ukázalo se, že je využitelné i při cvičení bez jakýchkoli pomůcek.

Náročnost zadání

Evaluation level: obtížnější zadání

Zadání práce je komplexní, protože kromě oblasti mobilního vývoje zahrnuje i znalosti počítačového vidění. Student musel studovat a experimentovat s metodami pro odhad pózy a detekci člověka a řešit úvodní kalibraci.

Student se zaměřil především na silové sporty a výpočet dvou metrik, jejichž důležitost a relevance jsou podpořeny rozsáhlými zdroji.

Topics for thesis defence:
  1. Jak obtížné by bylo upravit aplikaci tak, aby algoritmy počítačového vidění fungovaly přímo na mobilním zařízení? Jaké kompromisy by jste musel udělat z důvodu výkonu mobilních zařízení?
Points proposed by reviewer: 96

Grade proposed by reviewer: A

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová